<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=iso-8859-1">
<meta name="Generator" content="Microsoft Word 15 (filtered medium)">
<style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:DengXian;
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:"\@DengXian";
        panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        margin-bottom:.0001pt;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:#0563C1;
        text-decoration:underline;}
a:visited, span.MsoHyperlinkFollowed
        {mso-style-priority:99;
        color:#954F72;
        text-decoration:underline;}
span.EmailStyle17
        {mso-style-type:personal-compose;
        font-family:"Calibri",sans-serif;
        color:windowtext;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;}
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:72.0pt 72.0pt 72.0pt 72.0pt;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapedefaults v:ext="edit" spidmax="1026" />
</xml><![endif]--><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapelayout v:ext="edit">
<o:idmap v:ext="edit" data="1" />
</o:shapelayout></xml><![endif]-->
</head>
<body lang="EN-GB" link="#0563C1" vlink="#954F72">
<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal">School of Electronic Engineering and Computer Science, Queen Mary University of London<br>
PhD scholarship on <b>Computer based histopathological image analysis for cancer grading and progression assessment</b><o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><br>
<b>Expected start date:</b> September 2018 <br>
<br>
Supervisor:<a href="mailto:qianni.zhang@qmul.ac.uk"> Dr Qianni Zhang (qianni.zhang at qmul.ac.uk)</a> <br>
<br>
Applications are invited for this fully funded PhD position on computer based histopathological image analysis for cancer grading and progression assessment. The assessment of pathological cancer regression after preoperative chemotherapy is mostly based on
 the assessment of tumour morphological features, such as the proportion of cancer cells in relation to the total tumour region, as well as biologically relevant histology features, such the tumour invasion front. Currently, this histopathological evaluation
 is performed by expert pathologists through visual assessment of the tumour microscopic slides. This is often time-consuming, expensive and may be unacceptably inconsistent and imprecise. This project aims at developing an intelligent system that enables automatic,
 precise, objective and reproducible assessment of tumour regression and precise characterisation of the tumour invasion front based on the digital scans of resected tumour tissue slides, by integrating beyond the state-of-the-art, specifically designed computer
 vision, image processing and machine learning schemes. <br>
<br>
<b>How to apply</b> <br>
The studentship will be based in the School of Electronic Engineering and Computer Science (EECS) <a href="http://www.eecs.qmul.ac.uk/" target="_blank">www.eecs.qmul.ac.uk</a> at Queen Mary University of London, in the Multimedia and Vision Research Group.
 The project undertaken under this studentship is expected to fit into the wider research programme of the group, which has widespread recognition for its research in image processing and computer vision areas. <br>
<br>
This studentship, funded by the School of Electronic Engineering and Computer Science, is for 3 years and will cover student fees and a tax-free stipend starting at 15,600 per annum. Candidates should have a first class honours degree or equivalent, or a strong
 Masters Degree, in computer science, mathematics, or electronic engineering. <br>
<br>
<b>To apply please follow the on-line process (see <a href="https://www.qmul.ac.uk/postgraduate/research/subjects/"><span style="font-weight:normal">https://www.qmul.ac.uk/postgraduate/research/subjects/</span></a> ) by selecting “Electronic Engineering ” in
 the “A-Z list of research opportunities” and following the instructions on the right hand side of the web page.</b> <br>
<br>
Please note that instead of the 'Research Proposal' we request a 'Statement of Research Interests'. Your Statement of Research Interest should answer two questions: (i) Why are you interested in the proposed area? (ii) What is your experience in the proposed
 area? Your statement should be brief: no more than 500 words or one side of A4 paper. Mark clearly the statement with Your Name and the title “semantic image understanding and 3D reconstruction”. In addition we would also like you to send a sample of your
 written work. This might be a chapter of your final year dissertation, or a published conference or journal paper. More details can be found at: <a href="http://www.eecs.qmul.ac.uk/phd/apply.php" target="_blank">www.eecs.qmul.ac.uk/phd/apply.php</a><o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal"><o:p> </o:p></p>
<p class="MsoNormal">For any queries please contact Dr. Qianni Zhang.<o:p></o:p></p>
</div>
</body>
</html>